Mr. Said EL KARMI

Sujet : Classification contextuelle des requêtes et persistance du processus d’interrogation des Big-data via middleware : approche basée sur le profil de l'utilisateur et l’inclusion sémantique des requêtes pour l’optimisation d’accès.

Résumé :

L'objectif de cette thèse est de minimiser le temps de traitement total des requêtes y compris le temps d’accès et d’extraction de données de Big-data via des middlewares par le regroupement des requêtes en classes contextuelle similaires. En effet, cette thèse porte sur la conception d’un système de RI personnalisé intégrant la caractérisation du type de la requête et le profil des utilisateurs pour la génération et la manipulation des plans d’exécution persistants les plus a priori et optimaux par la modélisation et reconstruction des requêtes si adaptés aux profils sémantiques des utilisateurs à base de l’historique et le mode d’exploitation des résultats.
Un autre objectif de cette thèse est d’exploiter le contexte de la requête dans un mécanisme de génération du processus d’interrogation et de recherche en tant qu’informationnel lié à la recherche par contenu.

Mots clès :

Big-data, Recherche contextuelle d’information, cache sémantique, SRI

Résultat :

Not yet ....